ДалееСледующее руководство
ИИ в зарядке электромобилей и интеграции транспортных средств с электросетью
Отрасли
РУКОВОДСТВО ПО Отраслям
ИИ в анестезиологии
ИИ в анестезиологии означает использование алгоритмов на основе данных мониторинга операционной для прогнозирования таких проблем, как низкое кровяное давление, до того, как они возникнут, для автоматической регулировки подачи лекарств или жидкости, а также для помощи в проведении таких процедур, как блокада нервов.
На этой странице3 минуты чтения
Обзор
Это важно, потому что анестезиологи отслеживают множество быстро меняющихся сигналов одновременно, и даже короткие периоды низкого кровяного давления во время операции связаны с повреждением почек и сердца. Эти инструменты поддерживают врачей, а не заменяют их.
Глубокое погружение
Во время операции анестезиологи наблюдают за потоком данных: артериальное давление, частота сердечных сокращений, насыщение кислородом, выдыхаемые газы и часто обработанный мозговой сигнал, такой как биспектральный индекс (BIS). ИИ применяется в трех основных областях: прогнозирование проблем, автоматизация доставки лекарств и вспомогательные процедуры. Самый известный инструмент прогнозирования — это индекс прогнозирования гипотонии (HPI) от компании Edwards Lifesciences, получивший разрешение FDA на маркетинг в 2018 году. Он анализирует форму волны артериального давления и дает оценку от 0 до 100, оценивая вероятность того, что среднее артериальное давление упадет ниже 65 мм рт. ст. в течение следующих нескольких минут. Низкое кровяное давление во время операции связано с острым повреждением почек и сердца, поэтому более раннее предупреждение может позволить врачам раньше назначить жидкости или вазопрессоры. Небольшое рандомизированное исследование HYPE, опубликованное в JAMA в 2020 году, показало, что пациенты проводят меньше времени с гипотензией, когда лечение осуществляется под руководством HPI. Более поздние анализы поставили под сомнение, насколько HPI добавляется помимо внимательного наблюдения за текущим артериальным давлением, а более крупные исследования дали неоднозначные результаты, поэтому польза для исходов пациентов не установлена. Системы с замкнутым контуром идут дальше и автоматически регулируют инфузию. Исследовательские системы титруют пропофол по показаниям BIS, изучаются жидкостные и вазопрессорные системы с замкнутым контуром. Коммерческая система Sedasys, одобренная в США в 2013 году для седации пропофолом во время эндоскопии, была отозвана ее производителем в 2016 году из-за слабых продаж, что является напоминанием о том, что одобрение регулирующих органов не гарантирует внедрение. ИИ также помогает в регионарной анестезии. Ультразвуковое программное обеспечение, такое как ScanNav, выделяет на изображении нервы и окружающие структуры, что помогает врачам идентифицировать анатомию. Основное заблуждение состоит в том, что эти системы сами проводят анестезию. Это поддержка принятия решений или узкие контролеры, и квалифицированный врач несет ответственность и должен быть готов обойти их в любой момент.
Стратегическое воздействие
Контекст и правила
Отраслевой контекст определяет, выживут ли идеи ИИ при контакте с реальностью.
Контроль качества
Ограничения предметной области влияют на приемлемый уровень ошибок и модели надзора.
Выбор сборки
Успешные развертывания позволяют согласовать технические возможности с рабочими процессами на переднем крае.
Будущее искусственного интеллекта в анестезиологии
Больницы собирают больше интраоперационных данных высокого разрешения, которые должны помочь в обучении и тестировании моделей прогнозирования на различных пациентах. Ключевой открытый вопрос заключается в том, улучшают ли прогнозы и системы с обратной связью результаты, такие как повреждение почек, сердечные осложнения и время восстановления, а не только мониторинг цифр, и это требует крупных рандомизированных исследований. Регулирующие органы и профессиональные общества, вероятно, будут продолжать требовать человеческого контроля за автоматизированной доставкой лекарств. Внедрение также будет зависеть от интеграции инструментов в существующие мониторы, управления усталостью от оповещений, затратами и вопросами ответственности, когда врачи следуют или игнорируют рекомендации алгоритма.
Реальная реализация
Во время длительной операции на брюшной полости индекс прогнозирования гипотонии повышается до высокого значения, что побуждает анестезиолога проверить состояние жидкости и приготовить вазопрессор до того, как артериальное давление упадет.
В условиях исследования контроллер с обратной связью регулирует инфузию пропофола, чтобы поддерживать биспектральный индекс пациента в целевом диапазоне, в то время как анестезиолог контролирует и может изменить его.
Анестезиолог, проводящий блокаду нерва, использует ультразвуковое программное обеспечение, которое выделяет на экране нервы, артерии и мышечные слои, чтобы подтвердить то, что они видят.
Больница просматривает свои записи и замечает, что врачи начали реагировать на рост прогнозируемых показателей, даже когда текущее давление выглядело нормальным, что вызвало дискуссию об утомляемости и чрезмерном лечении.
Риски и ограничения
Нормативные требования могут сделать недействительными сильные прототипы.
Исторические данные могут отражать предвзятость, которая наносит вред конкретным сообществам.
Устаревшие системы могут создавать узкие места в интеграции и скрытые затраты.
Дорожная карта реализации
Привлекайте экспертов в предметной области от постановки проблемы до оценки.
Разработайте журналы аудита и документацию перед запуском.
Заблаговременно проверяйте соответствие требованиям и обязательства по безопасности.
Развертывание поэтапно с четкими критериями остановки и отката.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Anesthesiology quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часто задаваемые вопросы
Что такое ИИ в анестезиологии?
ИИ в анестезиологии означает использование алгоритмов на основе данных мониторинга операционной для прогнозирования таких проблем, как низкое кровяное давление, до того, как они возникнут, для автоматической регулировки подачи лекарств или жидкости, а также для помощи в проведении таких процедур, как блокада нервов. Это важно, потому что анестезиологи отслеживают множество быстро меняющихся сигналов одновременно, и даже короткие периоды низкого кровяного давления во время операции связаны с повреждением почек и сердца. Эти инструменты поддерживают врачей, а не заменяют их.
Что оценивает Индекс прогнозирования гипотонии?
HPI выдает оценку от 0 до 100 для вероятности гипотонии, определяемой как САД ниже 65 мм рт. ст., в течение нескольких минут.
Какие данные анализирует HPI, чтобы сделать прогноз?
Он извлекает особенности из высокоточной формы волны артериального давления.
Что обнаружило исследование HYPE, опубликованное в 2020 году?
Небольшое рандомизированное исследование показало сокращение времени пребывания в состоянии гипотонии, хотя польза от него остается неясной.
Какова основная критика заявленной точности HPI?
Поскольку этот показатель тесно связан с текущим MAP, некоторые аналитики утверждают, что он добавляет меньше, чем кажется, если не считать внимательного наблюдения за давлением.
Какой сигнал обычно используется в качестве контрольной цели в замкнутых исследовательских системах пропофола?
Контролеры корректируют пропофол, чтобы поддерживать BIS, обработанный мозговой сигнал, в пределах целевого диапазона.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме